Гидрологическое моделирование поддерживает прогнозирование наводнений и управление водными ресурсами, но сложная предварительная обработка, параметризация и конфигурация ограничивают его более широкое применение. В этом исследовании определяется шестиуровневая структура для автономности искусственного интеллекта в гидрологическом моделировании и разрабатывается агент четвёртого уровня, работающий на основе больших языковых моделей, который преобразует запросы на естественном языке в поиск данных, выполнение расчёта, диагностику и отчёты под контролем человека. В экспериментальном применении к внезапному наводнению в Техасе в июле 2025 года агент воспроизвёл ключевые динамические процессы наводнения в исследуемом бассейне и сократил трудозатраты на ручную работу. Моделирование, основанное на наблюдениях, совпало с данными о расходе воды в реке, в то время как моделирование, основанное на прогнозе, не выявило реакции на наводнение, поскольку детерминированный прогноз осадков сместил ядро ​​шторма. Полученные результаты свидетельствуют о возможности использования гидрологического моделирования с помощью искусственного интеллекта в рассматриваемом случае, однако надёжность и обобщаемость на более широкие бассейны и события ещё предстоит установить посредством систематической проверки, вероятностного метеорологического воздействия и экспертной оценки автоматизированных результатов.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2025GL119814

Точные данные о речном стоке необходимы для управления водными ресурсами и повышения устойчивости к изменению климата во всём мире. Однако существующие глобальные наборы данных о речном стоке часто неточны или основаны на редких наблюдениях. Для решения этих проблем авторы представляют GLORIF1 (GLObal River Flow version 1) — всеобъемлющий ежемесячный набор данных о речном стоке за период 1979–2019 гг. GLORIF1 создан с использованием гибридного подхода к моделированию, который интегрирует гидрологическую модель PCR-GLOBWB (PCRaster GLOBal Water Balance), с алгоритмом случайного леса. Набор данных обучен на данных наблюдений из Global River Discharge (GRDC) и проверен с помощью независимых данных из GSIM (Global Streamflow Indices and Metadata Archive) и RSEG (Remote Sensing-based Extension for the GRDC). Благодаря глобальному охвату и общедоступности, база данных GLORIF1 может использоваться для проведения более точных гидрологических и связанных с водными ресурсами исследований, что делает её ценным ресурсом для глобальных гидрологических исследований.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-026-07658-6

Широко распространено мнение, что глобальное потепление сделает зимы мягче и уменьшит экстремальные холода. Однако это предположение противоречит повторяющимся внезапным похолоданиям — резким, сильным падениям температуры, способным за считанные часы парализовать энергосети и инфраструктуру. Морозы в Северной Америке 2021 года, причинившие ущерб на сумму более 20 миллиардов долларов, служат ярким тому предостережением. В данном исследовании авторы обнаружили, что по мере потепления климата судьба этих сверхсильных похолоданий расходится: над Евразией они ослабевают, но над Северной Америкой значительно усиливаются. Отслеживая пространственно-временную эволюцию этих сверхсильных похолоданий и характеризуя их динамическую среду, авторы показывают, что это различие обусловлено специфическими режимами атмосферной циркуляции. В Северной Америке всё более частые антициклонические аномалии Аляски и Арктики направляют холодный воздух непосредственно на юг. И наоборот, ослабление циклонических аномалий Урала и Арктики перекрывает поступление холода. Важно отметить, что современные климатические модели не воспроизводят это межконтинентальное расхождение. В моделировании в значительной степени упускаются из виду эти специфические режимы циркуляции, что приводит к недооценке риска сверхнизких температур. Полученные результаты выявляют парадокс регионального потепления: специфические аномалии атмосферной циркуляции могут временно перекрывать фоновое потепление, создавая критическую «слепую зону» для энергетической безопасности.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41467-026-75094-6

Атлантические воды являются основным океаническим источником тепла в Арктике и ключевым фактором отступления морского льда. На основе данных о микроструктуре многодисциплинарной дрейфующей обсерватории для изучения климата Арктики MOSAiC из Евразийского бассейна авторы исследовали пространственную неоднородность восходящего теплового потока атлантических вод. Было обнаружено, что диффузионная конвекция (около 76% случаев; тепловой поток 2,14 Вт·м⁻²) доминирует в восходящем переносе тепла в слое интерфейса атлантических вод (около 130–180 м) во внутренней части Евразийского бассейна, тогда как турбулентное перемешивание (около 80% случаев; тепловой поток 5,01 Вт·м⁻²) преобладает во внешней области. Вызванные интрузиями отрицательные температурные градиенты (около 81% случаев во всём Евразийском бассейне) удерживают тепло ниже слоя взаимодействия атлантических вод (около 180–240 м), подавляя восходящий теплообмен. Эти результаты показывают, что восходящий тепловой выброс атлантических вод в основном происходит из слоя взаимодействия в Евразийском бассейне, тогда как большая часть тепла атлантических вод остаётся удерживаемой под этим слоем и в значительной степени изолирована от процессов в верхнем слое океана, тем самым влияя на изменчивость арктического морского льда.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2025GL120621

Периодичность Эль-Ниньо — Южного колебания (ЭНЮК) определяет повторяемость его тёплых и холодных фаз, формируя изменчивость климата и частоту экстремальных явлений, однако остаётся плохо изученной в прогнозах климатических моделей. В данной работе авторы оценивают, используя скоординированные мультимодельные крупномасштабные ансамблевые расчёты, вынужденную модуляцию периодичности ЭНЮК от последнего тысячелетия до будущего и её глобальное влияние. Периодичность ЭНЮК имеет тенденцию к сокращению при будущем потеплении, и этот сдвиг периодичности влияет на тропические климатические режимы и распространяется по всему миру через удалённые связи — явление, которое названо частотным согласованием ЭНЮК. Частотное согласование, по-видимому, повсеместно распространено, что проявляется в вынужденных реакциях в модельных расчётах последнего тысячелетия и при нестационарном, немонотонном воздействии CO₂, а также в модуляции периодичности, обусловленной внутренней многолетней изменчивостью. Изменения в будущей периодичности явления Эль-Ниньо могут изменить частоту локальных климатических явлений в глобальном масштабе, потенциально способствуя более частым экстремальным событиям.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41467-026-74381-6

Индекс листовой поверхности (Leaf Area Index, LAI) — это фундаментальный параметр, связывающий структуру растительности с поверхностной энергией и обменом углеродом в моделях земной системы. Однако недооценка LAI, вызванная снежным покровом, остаётся постоянным ограничением существующих спутниковых продуктов. В данной работе авторы разработали глобальный набор данных по LAI без снежного покрова, охватывающий период с 1985 по 2020 гг. с разрешением 500 м. Метод объединяет более 2700 записей о продолжительности жизни листьев из базы данных признаков растений TRY, охватывающих наблюдения для многочисленных видов растений, и агрегирует их в значения, специфичные для каждого функционального типа растений. Затем он идентифицирует регионы, подверженные воздействию снега, используя данные MODIS, и применяет коррекцию на основе продолжительности жизни листьев к значениям LAI, специфичным для каждого функционального типа растений. Физиологически обоснованный LAI без снежного покрова эффективно корректирует недооценку LAI в регионах, подверженных воздействию снега. Моделирование с использованием Common Land Model показывает, что индекс листовой поверхности без снега улучшает моделирование альбедо в заснеженных регионах, лучше отражая эффекты маскирования растительностью и уменьшая положительное смещение альбедо. Кроме того, индекс LAI без снега увеличивает оценки чистой радиации и валовой первичной продуктивности, а также уменьшения глубины снега. Этот набор данных об индексе LAI без снега обеспечивает надёжные входные данные для моделирования взаимодействия растительности и снега в моделях земной системы, способствуя более точному моделированию динамики поверхностной энергии, воды и углерода.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-026-07677-3

Глобальное потепление меняет круговорот воды на суше и климатические риски вблизи поверхности Земли за счёт увлажнения атмосферы, усиления изменчивости осадков, роста испарительной активности и более частых экстремальных явлений. В данном обзорном исследовании обобщены последние достижения во взаимодействии суши и атмосферы и обратной связи атмосферного водного цикла, а его отличительная особенность заключается в установлении связи между физическими цепочками обратной связи и антропогенными воздействиями на поверхность земли, комбинированными рисками и данными машинного обучения, полученными с помощью наблюдений. Авторы привели обзор литературы из баз данных Web of Science, Scopus, Google Scholar, баз данных издателей и метаданных Crossref, отдавая приоритет рецензируемым исследованиям, опубликованным в основном в период 2010–2026 гг., при этом сохраняя фундаментальные работы по обратной связи влажности почвы, рециркуляции влаги, ирригации, аэрозолям и процессам в пограничном слое атмосферы. В обзоре особое внимание уделяется тем областям, где доказательства являются надёжными, где признаки обратной связи зависят от режима, и где неопределённость всё ещё значительна из-за распределения эвапотранспирации, диагностики пограничного слоя, взаимодействия аэрозолей и облаков, управления водными ресурсами человеком и нестационарных климатических условий. В заключение отмечается, что одно и то же возмущение поверхности земли может локально охлаждать, увеличивать воздействие влажной жары, изменять количество осадков по направлению ветра или усиливать истощение водных ресурсов в зависимости от климатического режима, сезона, масштаба и методов управления. Поэтому будущие исследования должны выйти за рамки анализа корреляций отдельных переменных и перейти к причинно-следственным, межмасштабным и ориентированным на риск структурам атрибуции, которые интегрируют многоисточниковые наблюдения, модели процессов, отслеживание влажности и машинное обучение с физическими ограничениями.

Ссылка: https://www.mdpi.com/2073-4433/17/7/644

Изменение климата и социально-экономическое развитие усиливают давление на глобальные продовольственные системы, одновременно усугубляя дефицит воды в сельском хозяйстве. Авторы разработали глобальную модель, интегрирующую индекс потребности в орошении и индекс пригодности для развития орошения, для оценки спроса на орошение, потенциала развития и увеличения урожайности зерновых культур за счёт орошения. На базе данных наблюдений за 2011–2020 гг. были применены десять климатических моделей и три сценария будущего климата для моделирования потребности в воде и урожайности пяти основных сельскохозяйственных культур на 2030, 2040 и 2050 годы. Спрос на орошение увеличился, в то время как потенциал развития орошения снизился в большинстве регионов. К 2050 году прогнозируется, что 25–29% мировой площади под пять основных сельскохозяйственных культур будут испытывать высокую потребность в орошении, в то время как менее 25% останутся пригодными для развития орошения. Орошение может увеличить мировое производство зерна на 325–372 млн тонн и сократить прогнозируемый дефицит продовольствия до 85,1%. Эти результаты подчёркивают растущие ограничения на расширение ирригации и демонстрируют её сохраняющуюся важность для продовольственной безопасности.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43247-026-03775-7

Системы низкого давления, такие как внетропические циклоны, являются ключевым компонентом изменчивости климата в средних широтах и ​​частыми факторами, вызывающими экстремальные погодные явления в Северной Америке. В этом исследовании оценивается 27 глобальных климатических моделей CMIP6 и Канадская региональная климатическая модель (CRCM6), работающие на основе реанализа ERA5 или трёх ГКМ CMIP6, в качестве воспроизведения аномалий приземного давления и приземной влажности во время интенсивных циклонических событий в период 1980–2014 гг. Авторы представляют новый эйлеровский подход, который идентифицирует наиболее сильные системы низкого давления в каждой точке сетки и характеризует их локальную временную эволюцию с использованием трёхпараметрического разложения: пиковая интенсивность, среднее значение тенденции и асимметрия. Это разложение эффективно отражает ключевые региональные различия и предоставляет новый подход к оценке систематических ошибок модели при воспроизведении локальных динамических и термодинамических условий, связанных с интенсивными системами. Результаты показывают, что глобальные климатические модели имеют систематические ошибки в описании локальных изменений окружающей среды, хотя их происхождение варьируется в зависимости от региона. Разрешение модели влияет на величину ошибки, но менее критично над континентальными районами. В регионах с высокой плотностью траекторий или в районах, затронутых взрывными циклонами, более высокое разрешение уменьшает ошибки аномалий давления, в то время как приповерхностная влажность не демонстрирует чёткой зависимости от разрешения. Расчёты CRCM6 показывают наименьшие ошибки в масштабе всей области и стабильные результаты независимо от исходных данных. Они демонстрируют особую ценность к северу от 45° с.ш. и над океанами, особенно там, где ошибки глобальных климатических моделей велики, хотя в некоторых регионах сохраняются существенные ошибки. Это исследование подчёркивает сложности моделирования интенсивных внетропических и тропических циклонов, указывает на важность точного представления синоптических и региональных условий поверхности и предоставляет основу для оценки производительности модели, что способствует улучшению динамического даунскейлинга и климатических прогнозов. 

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s00382-026-08260-7

Изменчивость тропического климата, включая Эль-Ниньо — Южное колебание, диполь Индийского океана и изменчивость Атлантического Ниньо/Нинья, долгое время определяла глобальные межгодовые колебания климата. Понимание того, как их влияние может измениться в ближайшие несколько десятилетий, имеет критически важное значение для прогнозирования климата и адаптации. Авторы показали, что изменчивость температуры поверхности тропических морей в течение следующих нескольких десятилетий может начать ослабевать, даже если потепление, вызванное парниковым эффектом, усилится. 

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41558-026-02684-z